"大模型推理优化-KV Cache与量化并行"

概览推理优化的目标是以更低的资源获得更高的吞吐与更稳定的延迟。KV Cache与量化是两大关键手段，结合并行策略实现线性扩展。正文1. KV Cache自回归生成中，过去token的注意力K/V可复用，避免每步重复计算。注意显存占用随序列长度线性增长，需配合分块与滑动窗口。2. 量化（INT8/FP8）静态/动态量化可在极小精度损失下显著降低内存与带宽。关键层（注意力/MLP）优先量化；结合校准数据提升稳定性。3. 并行策略张量并行：权重按维度切分；流水并行：分段跨设备；数据并行：批量切分。结合合理的通信拓扑与调度以减少All-Reduce瓶颈。参考资料HuggingFace 性能与量化文档: https://huggingface.co/docs/transformersDeepSpeed 并行教程: https://www.deepspeed.ai/tutorials/parallelism/